漫步远方，心荡神往

模型量化深度科普（上篇）：先建立全局对比表，再把『地基层』讲透——浮点与定点表示（FP32/FP16/BF16/INT8/INT4/FP8）、浮点到整数的仿射映射 q=round(x/scale)+zp、对称 vs 非对称量化、per-tensor vs per-channel 粒度，以及量化为何能加速、反量化与伪量化。然后进入通用量化范式：PTQ 后训练量化、QAT 量化感知训练、动态 vs 静态量化、校准方法（MinMax/Percentile/KL/MSE）与异常值问题。每个概念给数值示例、公式推导与可运行代码，含一段『从零实现对称/非对称量化与反量化』的教学代码。下篇讲 LLM 专用方案。

模型量化深度科普（下篇）：承接上篇的地基与范式，讲透 5 大 LLM 专用量化方案。LLM.int8()：异常值分离+混合精度分解；GPTQ：基于 Hessian 二阶信息的逐层 weight-only 量化；AWQ：激活感知、保护显著权重通道；SmoothQuant：数学等价把激活量化难度平滑迁移给权重，使 W8A8 可行；NF4+双重量化：QLoRA 的 4-bit NormalFloat，为何比 INT4 更适配正态分布权重。解释为什么 LLM 激活异常值让 W8A8 比 CNN 更难、4-bit 权重量化对显存的决定性影响，配 transformers+bitsandbytes/auto-gptq/autoawq 可运行代码与显存吞吐估算。